分类分布式下的文章

2024-08-16




function [sol, bestFitness, bestSolution] = GA_for_distributed_generation_allocation(obj_func, nvars, N, M, A, b, ...
    max_it, alpha, beta, pcross, pmutation, eta_t, eta_t_D, delta_t, t_D, t_R, n_gen_D, n_gen_R, ...
    n_D, n_R, n_gen_TS, n_gen_CS, n_gen_DS, n_gen_RS, n_gen_V, n_gen_W, n_gen_E, n_gen_P, n_gen_G, ...
    n_gen_UP, n_gen_DN, n_gen_EQ, n_gen_TR, n_gen_DC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, ...
    n_gen_SC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_CC, n_gen_RC, n_gen_LC, ...
    n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, ...
    n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, ...
    n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, ...
    n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, ...
    n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, ...
    n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, ...
    n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, ...
    n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, ...
    n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, ...
    n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, ...
    n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, ...
    n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, ...
    n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, n_gen_TC, n_gen_RC, n_gen_LC, n_gen_UC, ...

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hadoop分布式环境搭建

System

2024-08-16

所有,分布式

在搭建Hadoop分布式环境时，以下是基本步骤和示例配置：

准备机器：至少三台机器（也可以用虚拟机），一台作为NameNode，另外两台作为DataNode。
安装Java环境：确保所有机器上安装了相同版本的Java。
配置SSH免密登录：在NameNode机器上生成密钥，并将公钥复制到所有DataNode机器上。
配置Hadoop：
- 修改core-site.xml，设置HDFS的路径和临时文件路径。
- 修改hdfs-site.xml，设置副本数量。
- 修改mapred-site.xml（如果存在这个文件），设置MapReduce的路径和任务执行框架。
- 修改yarn-site.xml，设置资源管理器和应用程序管理器。
- 配置slaves文件，列出所有DataNode的主机名或IP地址。
格式化NameNode：使用hdfs namenode -format命令格式化HDFS。
启动Hadoop：使用start-dfs.sh和start-yarn.sh命令启动所有服务。

示例配置文件（位于$HADOOP\_HOME/etc/hadoop/）：

core-site.xml:




<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://namenode:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/hadoop/tmp</value>
    </property>
</configuration>

hdfs-site.xml:




<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>
</configuration>

mapred-site.xml（如果存在）:




<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

yarn-site.xml:




<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>namenode</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

slaves:




datanode1
datanode2

确保替换以上配置中的namenode, datanode1, datanode2为你的实际主机名或IP地址。

以上步骤和配置文件示例为基本的Hadoop分布式环境搭建指南，具体配置可能会根据你的网络环境、硬件资源和安全需求有所不同。

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基于Flume+spark+Flask的分布式实时日志分析与入侵检测系统

System

2024-08-16

所有,分布式

由于这个问题涉及的内容较多且涉及实际的项目需求，我无法提供一个完整的解决方案。但我可以提供一个基于Flume、Spark和Flask的简单示例，展示如何使用这些工具来构建一个简单的分布式日志分析系统。

Flume配置：




# 配置一个简单的Flume source、channel和sink
a1.sources = r1
a1.channels = c1
a1.sinks = k1
 
# 配置source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
 
# 配置channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
 
# 配置sink
a1.sinks.k1.type = logger
 
# 绑定source和sink到channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

Spark Streaming代码示例：




from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
 
sc = SparkContext(appName="LogAnalysis")
ssc = StreamingContext(sc, 1)
 
# 连接到Flume提供的监听端口
lines = ssc.socketTextStream("localhost", 44444)
 
# 对接收到的日志行进行处理
log_data = lines.flatMap(lambda line: line.split(' '))
 
# 统计单词出现的频率
wordCounts = log_data.countByValueAndWindow(windowLength=60, slideInterval=10)
 
# 打印统计结果
wordCounts.foreachRDD(print)
 
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

Flask Web服务代码示例：




from flask import Flask, request
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/log', methods=['POST'])
def log_endpoint():
    log_entry = request.json['log']
    # 将日志发送到Flume
    send_log_to_flume(log_entry)
    return 'Log received', 200
 
def send_log_to_flume(log_entry):
    # 实现将日志发送到Flume的逻辑
    pass
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0')

这个示例展示了如何使用Flume接收日志，使用Spark Streaming进行实时处理，并通过Flask提供一个日志收集的Web服务端点。实际的系统可能需要更复杂的安全措施、日志解析和入侵检测逻辑，以及更完善的监控和管理功能。

System

2024-08-16

所有,分布式

以下是使用KubeKey一键构建KubeSphere多节点Kubernetes集群的步骤和示例代码：

安装KubeKey：




export KKZONE=cn
curl -sfL https://get-kk.kubesphere.io | sh -

创建配置文件 config-sample.yaml，并编辑以下内容：




apiVersion: kubekey.kubesphere.io/v1alpha1
kind: Cluster
metadata:
  name: sample
spec:
  hosts:
  - {name: node1, address: "192.168.0.1", internalAddress: "192.168.0.1", user: root, password: Qcloud@123}
  - {name: node2, address: "192.168.0.2", internalAddress: "192.168.0.2", user: root, password: Qcloud@123}
  - {name: node3, address: "192.168.0.3", internalAddress: "192.168.0.3", user: root, password: Qcloud@123}
  roleGroups:
    etcd:
    - node1
    - node2
    - node3
    master:
    - node1
    - node2
    worker:
    - node1
    - node2
    - node3
  controlPlaneEndpoint: "192.168.0.1:6443"
  kubernetes:
    version: v1.17.9
    clusterName: cluster.local
  network:
    plugin: calico
    kubePodsCIDR: 10.233.64.0/18
    kubeServiceCIDR: 10.233.0.0/18
  addons:
[]

使用KubeKey部署集群：




./kk create cluster -f config-sample.yaml

请根据您的实际网络环境和服务器配置调整上述配置文件。这个过程可能需要一些时间，因为它会下载相关的Docker镜像并在每个节点上安装Kubernetes集群。

注意：在实际操作中，请确保所有节点的时间同步、网络配置（包括防火墙规则、swap分区等）正确无误，并且确保SSH免密登录已经设置好，以便KubeKey能够无缝地在各个节点上执行安装。

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18.分布式监控zabbix-proxy

System

2024-08-16

所有,分布式

在Zabbix中，为了监控Zabbix Proxy的健康状况和性能，你可以使用Zabbix Agent来监控Zabbix Proxy服务的关键指标。以下是一个基本的Agent配置示例，用于监控Zabbix Proxy的运行状态和性能。

确保Zabbix Proxy服务器上安装了Zabbix Agent。
配置Zabbix Agent的配置文件（通常是zabbix_agentd.conf），添加以下内容：




PidFile=/var/run/zabbix/zabbix_proxy.pid
LogFile=/var/log/zabbix/zabbix_proxy.log
LogFileSize=0
Server=<ZABBIX_SERVER_IP>
Hostname=<ZABBIX_PROXY_HOSTNAME>
Timeout=30
ExternalScripts=/usr/lib/zabbix/externalscripts

替换<ZABBIX_SERVER_IP>为你的Zabbix Server的IP地址，替换<ZABBIX_PROXY_HOSTNAME>为你的Zabbix Proxy的主机名。

创建Zabbix监控脚本，例如检查Zabbix Proxy服务状态的脚本：




#!/bin/bash
# 检查Zabbix Proxy服务是否运行
service zabbix-proxy status > /dev/null 2>&1
if [ $? -eq 0 ]; then
    echo "1"
else
    echo "0"
fi

确保脚本具有执行权限：




chmod +x /usr/lib/zabbix/externalscripts/check_zabbix_proxy.sh

在Zabbix前端界面上，创建相应的监控项、触发器和图形，这些可以参考Zabbix的官方模板或者使用以下的监控项和触发器作为参考：

监控项（Key）示例：




userparameter_proxy.conf[check_zabbix_proxy_service]

触发器示例：




{Zabbix proxy:zabbix_proxy_service.last()} = 0

重新启动Zabbix Agent以应用更改：




service zabbix-agent restart

现在，Zabbix Proxy的运行状态应该能够被监控了。你可以在Zabbix前端创建图形、屏幕和报警，以便于你随时了解Zabbix Proxy的健康状况。

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Hadoop分布式安装

System

2024-08-16

所有,分布式

在安装Hadoop之前，请确保你已经具备以下条件：

一个运行中的Linux集群（例如由Apache Bigtop提供的Hadoop）。
所有节点都有相同的用户账号和SSH免密登录配置。
确保Java已经安装，Hadoop需要Java环境。

以下是基本的安装步骤：

下载Hadoop的二进制分发版本。
解压缩到一个目录。
配置Hadoop，修改etc/hadoop/hadoop-env.sh，etc/hadoop/core-site.xml，etc/hadoop/hdfs-site.xml等文件。
格式化HDFS文件系统，使用命令 bin/hdfs namenode -format。
启动Hadoop，使用 sbin/start-dfs.sh 和 sbin/start-yarn.sh。

示例配置文件（etc/hadoop/core-site.xml）：




<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:8020</value>
    </property>
</configuration>

确保你已经根据你的网络环境和硬件配置调整了这些配置。

这些步骤是基本的，根据你的具体需求和Hadoop版本，可能需要额外的配置或者步骤。

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利用Redis的队列模式实现消息的发送和订阅，适合分布式场景，Java实现代码

System

2024-08-16

所有,分布式

以下是一个使用Redis的发布/订阅模式实现消息发送和接收的Java代码示例。

首先，确保你的环境中已经安装并配置了Redis。




import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPubSub;
 
public class RedisPubSubExample {
 
    // 发布者
    public static class Publisher {
        public void publishMessage(String channel, String message) {
            Jedis jedis = new Jedis("localhost");
            jedis.publish(channel, message);
            jedis.close();
        }
    }
 
    // 订阅者
    public static class Subscriber extends JedisPubSub {
        @Override
        public void onMessage(String channel, String message) {
            System.out.println("Received Message: " + message + " on channel: " + channel);
        }
 
        @Override
        public void onSubscribe(String channel, int subscribedChannels) {
            System.out.println("Subscribed to channel: " + channel + ", total subscribed: " + subscribedChannels);
        }
 
        @Override
        public void onUnsubscribe(String channel, int subscribedChannels) {
            System.out.println("Unsubscribed from channel: " + channel + ", total subscribed: " + subscribedChannels);
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        // 发布消息
        Publisher publisher = new Publisher();
        publisher.publishMessage("my-channel", "Hello, Redis!");
 
        // 订阅消息
        Subscriber subscriber = new Subscriber();
        Jedis jedis = new Jedis("localhost");
        jedis.subscribe(subscriber, "my-channel");
 
        // 注意：main方法会阻塞在这里，直到程序退出。
    }
}

在上述代码中，Publisher 类负责发布消息到指定的频道，Subscriber 类继承自 JedisPubSub 类，并实现了相关的回调方法来处理订阅事件和接收的消息。main 方法展示了如何发布和订阅消息，但请注意，实际生产环境中可能需要处理例如连接管理、异常处理等更复杂的逻辑。

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6. 分布式链路追踪RestTemplate拦截器实现设计

System

2024-08-16

所有,分布式




import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;
import org.apache.skywalking.apm.toolkit.activation.opentracing.SkyWalkingOpenTracingActivator;
import org.apache.skywalking.apm.toolkit.activation.trace.SkyWalkingTraceActivation;
import org.apache.skywalking.apm.toolkit.activation.webflux.SkyWalkingWebFluxActivator;
import org.apache.skywalking.apm.toolkit.trace.TraceContext;
 
@Configuration
public class RestTemplateConfig {
 
    @Bean
    public RestTemplate restTemplate() {
        // 创建RestTemplate实例
        RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
        // 添加拦截器
        restTemplate.getInterceptors().add(new TracingInterceptor(TraceContext.getCurrentTraceId()));
        return restTemplate;
    }
 
    static {
        // 激活SkyWalking的WebFlux、OpenTracing和传统跟踪工具包激活器
        SkyWalkingWebFluxActivator.activate();
        SkyWalkingOpenTracingActivator.activate();
        SkyWalkingTraceActivation.active();
    }
}
 
class TracingInterceptor implements ClientHttpRequestInterceptor {
    private String traceId;
 
    public TracingInterceptor(String traceId) {
        this.traceId = traceId;
    }
 
    @Override
    public ClientHttpResponse intercept(HttpRequest request, byte[] body, ClientHttpRequestExecution execution) throws IOException {
        // 在这里可以添加逻辑将traceId注入到请求的header中
        request.getHeaders().add("sw6-trace-id", traceId);
        // 执行请求
        return execution.execute(request, body);
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring应用中配置RestTemplate并添加自定义拦截器，以便在发送的HTTP请求中注入追踪信息。这里的TracingInterceptor类是一个实现ClientHttpRequestInterceptor接口的拦截器，它将当前的追踪ID添加到请求头中。同时，该代码还展示了如何激活SkyWalking的WebFlux、OpenTracing和传统跟踪工具包，使其能够追踪和监控WebFlux应用的请求。

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Redisson分布式限流RRateLimiter的实现原理

System

2024-08-16

所有,分布式

Redisson提供了分布式锁、集群同步机制，以及各种高级缓存操作。其中，RRateLimiter也是Redisson提供的一种分布式限流工具。

RRateLimiter的实现原理主要依赖于Redis的Lua脚本功能和Redisson的分布式锁。RRateLimiter通过在Redis上执行一段Lua脚本来控制流量的速率。

以下是一个简单的使用RRateLimiter的例子：




Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
 
RRateLimiter rateLimiter = redisson.getRateLimiter("myRateLimiter");
 
// 设置速率并发布令牌
rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 10, 1, RateIntervalUnit.SECONDS);
 
// 尝试获取一个许可
boolean isPermitted = rateLimiter.tryAcquire(1);
 
// 如果获取到许可，则可以执行被限流保护的代码
if (isPermitted) {
    // 业务逻辑
} else {
    // 限流处理逻辑
}
 
// 关闭Redisson客户端
redisson.shutdown();

在这个例子中，我们首先配置了Redisson客户端来连接到Redis服务器。然后，我们获取了一个RRateLimiter实例，并通过trySetRate方法设置了每秒钟发布10个令牌的速率。最后，我们通过tryAcquire方法尝试获取一个令牌，如果获取成功，则执行被保护的代码；如果获取失败，则处理限流情况。

Redisson的RRateLimiter实现了通过Lua脚本在Redis服务器端原子性地处理获取令牌的操作，从而实现了高效的分布式流量控制。

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分布式异步框架celery + Redis 安装配置

System

2024-08-16

所有,分布式

要安装和配置Celery和Redis，你需要执行以下步骤：

安装Celery和Redis依赖：




pip install celery redis

创建一个Celery配置文件，例如celeryconfig.py：




from celery import Celery
 
app = Celery('my_project', broker='redis://localhost:6379/0')
 
@app.task
def add(x, y):
    return x + y

在你的应用程序中启动Celery：




from celeryconfig import app
 
@app.task
def my_task():
    print("Task is running")
 
if __name__ == '__main__':
    app.start()

使用Celery任务：




from proj.celeryconfig import app
 
@app.task
def my_task():
    print("Task is running")
 
# 调用任务
result = my_task.delay()

确保Redis服务器正在运行，并根据你的环境调整配置（例如，更改broker URL以连接到不同的Redis实例）。这样，你就有了一个基本的Celery + Redis安装和配置。

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